¿Cómo ha evolucionado el SEO local para Google Maps con la llegada de la inteligencia artificial?
La evolución del SEO local tradicional para Google Maps con la llegada de la inteligencia artificial (IA) se caracteriza principalmente por una continuidad en los factores de posicionamiento más importantes.
Aunque la IA sí ha reforzado la importancia de ciertos criterios de calidad y cambiado la forma en que se presentan los resultados.
Es cierto que la IA ha llegado para quedarse con plataformas como ChatGPT, Gemini, AI Overview (en Google Search), el nuevo AI Mode, etc.
Pero la estrategia a la hora de hacer un buen SEO local no deberían variar demasiado tus planes. Te lo cuento a través de estos factores que van a seguir funcionando en un futuro próximo:
4 factores clave de SEO local en la era de la IA: esto es lo que funcionará
A continuación, te detallo la evolución y el impacto de la IA en los factores clave del SEO local tradicional para Google Maps:
1. Persistencia de los Factores de Posicionamiento Tradicionales
Los tres grandes pilares del algoritmo de Google Maps (que rigen la parte más visible del SEO local) se mantienen inalterables en 2026:
✅ Relevancia:
Que coincida lo que el usuario busca con lo que el negocio ofrece. Esto incluye la categoría principal, el nombre de la ficha, la configuración de productos y servicios, y las palabras clave utilizadas en las reseñas.
✅ Proximidad o Coste de Desplazamiento:
Mide la distancia o el esfuerzo que los usuarios están dispuestos a realizar para llegar al negocio.
✅ Popularidad o Prominencia de Marca:
Cómo de conocida es la marca.
La llegada de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT o Gemini no ha cambiado estos criterios fundamentales, ya que estos modelos siguen basándose en la relevancia y la calidad definidas inicialmente por el algoritmo de Google.
2. El Impacto de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
La mayoría de las plataformas de IA, al realizar búsquedas locales o transaccionales, recurren a la información que ya existe en Google, manteniendo así la influencia de los criterios tradicionales.
✅ RAG (Generación Aumentada por Recuperación):
Los LLMs utilizan la tecnología RAG. Cuando no tienen información local en su base de conocimiento, salen a buscarla utilizando buscadores como Google, e incluso pueden recurrir directamente a Google Maps.
✅ Cuota de mercado baja:
Actualmente, plataformas como ChatGPT tienen una cuota de mercado muy reducida en búsquedas transaccionales locales, incluso inferior a motores menos populares como DuckDuckGo.
Por ello, enfocar recursos excesivos en aparecer en estos chatbots no es la estrategia prioritaria.
✅ Dificultad de Medición:
Debido a que los LLMs tiran del RAG de Google Maps, el tráfico y los leads generados por IA a menudo se etiquetan como procedentes de Google Maps, dificultando la discriminación precisa de su impacto.
3. AI Overview y AI Mode (Integración de IA en Google)
Google está introduciendo funcionalidades de IA, pero la forma en que gestiona las búsquedas locales sigue respetando los datos de Google Maps:
➜ AI Overview y Búsquedas Locales:
El módulo de AI Overview aparece en menos del 1% de las SERP (Páginas de Resultados del Motor de Búsqueda) que contienen el local pack. Suele aparecer para búsquedas informativas, y para las búsquedas locales, a menudo aporta una respuesta generalista.
Si los usuarios no interactúan con él y siguen haciendo clic en el local pack, Google podría terminar eliminando el AI overview de esas búsquedas.
➜ AI Mode (La Revolución del Buscador):
Google, al integrar el AI Mode, cambiará la forma de presentar los datos, pero la esencia del ranking se mantendrá.
El AI Mode muestra un resumen de negocios locales, «vitaminando» los resultados al extraer información adicional (usando RAG) de directorios de autoridad como Tripadvisor y destacando sus notas.
Sin embargo, la ordenación (ranking) sigue siendo decidida por Google Search con sus criterios de proximidad y relevancia.
4. Refuerzo de Criterios de Calidad y Autoridad
La IA ha hecho más evidente la importancia de la calidad y el contexto, factores que Google ya valoraba a través de algoritmos como BERT (basado en la tecnología Transformer que Google liberó).
💊 Menciones de Marca y Autoridad (Enlaces Inferidos):
Los LLMs son capaces de entender el contexto y la autoridad de una mención de marca (lo que se conoce como infered links), incluso si no llevan un enlace HTML tradicional (PageRank).
Si un medio con autoridad nombra a un negocio como voz experta, esto genera popularidad y, como segunda derivada, aumenta las búsquedas directas de la marca, lo cual es una señal muy potente para Google Maps.
💊 Citas y Directorios de Calidad:
La estrategia para aparecer en los LLMs se asemeja a la ingeniería inversa del SEO tradicional.
Se debe averiguar qué fuentes de autoridad utiliza Google para una búsqueda específica (por ejemplo, el módulo de «sitios de lugares» o preguntando directamente a Google por directorios de una profesión) y asegurarse de que el negocio esté citado en esos lugares relevantes para su tipología y ubicación.
💊 Calidad de las Reseñas:
El volumen de reseñas por sí solo no decanta la balanza.
La IA pone más énfasis en factores menos tangibles como la calidad, el uso de palabras clave en la reseña y el Trust Score del usuario que la deja.
El Trust Score representa la confiabilidad que Google Maps tiene en ese perfil, la cual se forja dejando reseñas buenas y útiles, o haciendo modificaciones útiles en el mapa.
